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@ a978-7-111-64304-3@ dCNY69.00
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@ a对抗机器学习@ Adui kang ji qi xue xi@ e机器学习系统中的攻击和防御@ f(美) 叶夫根尼·沃罗贝基克, 穆拉特·坎塔尔乔格卢著@ d= Adversarial machine learning@ fYevgeniy Vorobeychik, Murat Kantarcioglu@ g王坤峰, 王雨桐译@ zeng
210
@ a北京@ c机械工业出版社@ d2020.01
215
@ aXI, 148页, [4] 页图版@ c图@ d26cm
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@ a智能科学与技术丛书@ Azhi neng ke xue yu ji shu cong shu
306
@ a由美国摩根&克莱普尔出版公司授权出版
314
@ a叶夫根尼·沃罗贝基克, 目前是美国范德堡大学的计算机科学、计算机工程和生物医学信息学助理教授。穆拉特·坎塔尔乔格卢, 目前是美国得克萨斯大学达拉斯分校的计算机科学教授。
320
@ a有书目 (第136-145页) 和索引
330
@ a本书首先回顾机器学习的概念和方法, 提出对机器学习攻击的总体分类。然后讨论两种主要类型的攻击和相关防御: 决策时攻击和投毒攻击。之后, 讨论针对深度学习的攻击的新技术, 以及提高深度神经网络鲁棒性的方法。最后, 讨论对抗学习领域的几个重要问题。
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@ aZUCC@ dTP181@ eW705
对抗机器学习：机器学习系统中的攻击和防御/(美) 叶夫根尼·沃罗贝基克, 穆拉特·坎塔尔乔格卢著= Adversarial machine learning/Yevgeniy Vorobeychik, Murat Kantarcioglu/王坤峰, 王雨桐译.-北京：机械工业出版社，2020.01 XI, 148页, [4] 页图版：图；26cm.-(智能科学与技术丛书) ISBN 978-7-111-64304-3：CNY69.00 本书首先回顾机器学习的概念和方法, 提出对机器学习攻击的总体分类。然后讨论两种主要类型的攻击和相关防御: 决策时攻击和投毒攻击。之后, 讨论针对深度学习的攻击的新技术, 以及提高深度神经网络鲁棒性的方法。最后, 讨论对抗学习领域的几个重要问题。 ●
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馆藏地/架位号
状态
备注
1
1478005
214780058
自科库301/301自科库 39排2列4层/
[索取号:TP181/W705]
在馆
2
1478006
214780067
自科库301/301自科库 39排2列4层/
[索取号:TP181/W705]
在馆
